Creation and Initial Validation of a Picture-Based Version of the Limitations of Activity Domain of the SF-36
Notice bibliographique
Résumé
Those with limited language comprehension or literacy face problems completing written questionnaires evaluating their health or physical status on which treatment plans are based. This brief report describes how a picture-based version of the 10 items in the limitations of activities section of the short form 36 health survey questionnaire (SF-36) was developed iteratively and then piloted. Study participants were 101 community-living volunteers (58 female and 43 male volunteers aged 18-93 yrs) educated to postsecondary level (52), high school grades 10-12 (44), and grade 9 or less (5). They first completed the picture-based SF-36 LoA and described verbally and in writing what they understood each picture to mean and then completed the English text version of the SF-36 limitations of physical activities domain for comparison assessment. Additional feedback suggested where pictures could be altered to increase information capture. Subjects rated their health as 26.7% excellent, 25.7% very good, 29.8% good, 10.9% fair, and 6.9% poor. Analysis showed strong correlation between text-based SF-36 LoA questions and the picture-based visual score-VSF-36 LoA-(intraclass correlation coefficient = 0.98) with question 10 correlating highest (intraclass correlation coefficient = 0.90) and question 2 lowest (intraclass correlation coefficient = 0.82). The VSF-36 LoA is the first picture-based version of the SF-36; good correlation with the text-based version and global need warrants further development to aid those with limited literacy or language comprehension.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».